With the spread of smartphones containing multiple on-board sensors, the market for context aware applications have grown. However, due to the limited power capacity of a smartphone, users feel discontented QoS. Additionally, context aware applications require the utilization of many forms of context and sensing information. If context transition has occurred, types of needed sensors must be changed and each sensor modules need to turn on/off. In addition, excessive sensing has been found when the context decision is ambiguous. In this paper, we focus on power consumption associated with the context transition that occurs during indoor/outdoor detection, modeling the activities of the sensor associated with these contexts. And we suggest a freezing algorithm that reduces power consumption in context transition. We experiment with a commercial application that service is indoor/outdoor location tracking, measure power consumption in context transition with and without the utilization of the proposed method. We find that proposed method reduces power consumption about 20% during context transition.
Recently, the use of locational information is growing rapidly. GPS technology has been adopted generally for obtaining locational information in outdoor spaces. In the other hand, the researches on indoor positioning have been carried out applying WLAN, RFID or Bluetooth technology because of the multi-path interference of GPS signal caused by the physical obstacles such as walls or columns in buildings. However, such technologies for indoor positioning cost too much to build sensing infrastructure and compute-intensive processes are involved. Furthermore, the accuracy of location estimation is variable caused by interior structures in buildings. In this study, to make up for the limitations, descriptive data such as phone number, unique room numbers, or business names readily available in mixed-use buildings is used for extracting location information. Furthermore, during the process, a geocoding method using character matching is applied to this study enabling prompt location estimation and sublating the fluctuation of accuracy caused by interior structures. Based on the proposed method in this study, an architecture is designed, and three-dimensional viewer program is developed for the implementation of this study. Also, this research is quantitatively analyzed through match rate and processing time of proposed method.
Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.
This paper suggests the system that allows nearby firefighters to read about the transmission direction of a distress signal and track the location by RSSI of received distress signal which is transmitted wirelessly after sensing the distress signal of a firefighter using the Wireless Sensor Network(WSN) based on IEEE 802.15.4 and Received Signal Strength Indicator(RSSI) in the building. Also, It was confirmed that the location tracking using RSSI is possible because the difference between theoretical value and experimental value is little when experiment using the proposed system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.9
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pp.876-882
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2006
This study presents an ultrasonic location awareness system for the ubiquitous computing with absolute position. The flight time of ultrasonic waves is determined by a period detecting technique which is able to extend the sensing range compared with traditional methods. For location awareness, ultrasonic waves are sent successively from each ultrasonic transmitter and synchronized by radio frequency (RF) signal, where the transmitting part is fixed and the receiving part is movable. To expand the recognizing range, cell matching technique and coded ultrasonic technique are introduced. The experimentation for various distances is accomplished to verify the used period detecting technique of U-SAT system. The positioning accuracy by using cell matching is also verified by finding the locations of settled points and the usability of coded ultrasonic technique is verified. As a result, the possibility of ultrasonic location awareness system for the ubiquitous computing can be discussed as a pseudo-satellite system with low cost, a high update rate, and relatively high precision, in the places where CPS is not available.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.7
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pp.852-860
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2019
In this paper, we proposed a new trilateration technique based on exponential moving average (EMA) filter with adaptive signal model which enhances accuracy of positioning system even if the RSSI changes randomly due to movement of obstacles or blind node in indoor environment. In the proposed scheme, three fixed transmitters sent out the signal to blind node. The transmitter decides the location of the blind node based on RSSI and it estimates the cause of RSSI fluctuation which is interference of obstacle or movement of blind node. When the path between blind node and transmitter has become NLOS path because of obstacles, the transmitter ignores the measured RSSI in NLOS path and replace estimated RSSI in LOS environment. In the other case, the transmitter updated the new RSSI to represent of movement of blind node. The proposed scheme has been verified on a ZigBee testbed and we proved the improved positioning accuracy compared to the existing indoor position system.
In ubiquitous environment, there are no limits to utilize networks whenever and wherever you are. That pervasive networks are combined with the information devices and then create various services such as car navigation of LBS(location based service) and DMB(Digital Multimedia Broadcasting). As these kinds of services are getting more various, the complexity is also getting higher and ultimately the convergence will make people feel frustrated. One of the solutions is Context-Awareness[1] technology. User interface with context-awareness filters unnecessary information and prevents users from being blocked due to the massive information. In this paper, we describe the seamless service system based on location-awareness, which is a type of context-awareness. We developed the system based on UPnP AV Framework. This system provides the automatic terminal device selection for the nomadic user. The system establishes new connections for the ongoing streaming playback session with the new AV devices without substantial loss of playback so that the user can enjoy the seamless service. The AV device selection based on the user's location needs no user's intervention or notification so it achieves the improvement of usability and complexity.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.3
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pp.627-633
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2007
This paper describes position tracking system of a container trailer approaching to a gantry crane for loading or unloading a container into or from a ship, respectively. Proposed position tracking system informs the trailer driver of right position to stop the car under a gantry crane. To measure the location of a trailer, we used Cricket Mote modules which adopted RF and ultrasound technology. We present an elaborate method to improve position errors occurring at sensing and calculate three dimensional position by triangulation along with how to reduce location tracking interval for real-time monitoring. The location information was transmitted to a Personal Digital Assistant (PDA) periodically through Bluetooth communication for guidance of the trailer driver. In indoor and outdoor tests, position errors were less than 3 cm and location tracking interval was 0.5 second on average.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
GPS(Global Positioning System) data has a high accuracy at outdoor positioning generally, but its accuracy decreases in the urban areas with dense buildings. Moreover insufficient number of satelllites prevent us GPS positioning at inside of buildings. To complement these shortcomings of GPS, RFID(Radio Frequency IDentification) has been studied on indoor positioning parts. In Ubiquitous environment, LBS(Location Based Service) which can be used anytime and anywhere is an essential component. We use kalman filter to estimate the real location in GPS and RFID handover area. This study's purpose is to make a continuous positioning system using interlocking RFID and GPS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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